朱远枫

作品数：3被引量：1H指数：1
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供职机构：安徽大学计算机科学与技术学院计算智能与信号处理教育部重点实验室更多>>
发文主题：RELIEFF算法神经网络集成神经网络蛋白质二级结构RON更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机应用与软件》《电脑知识与技术》更多>>
所获基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金更多>>
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一种基于资源优化神经网络(RON)的文本分类方法
《计算机应用与软件》2010年第7期33-36,共4页张燕平 乔立秋 朱远枫 徐庆鹏 
国家重点基础研究973计划项目(2004CB318108;2007CB311003);国家自然科学基金项目(60675031)
应用有指导的机器学习方法实现了一个文本分类器。运用改进型的CHI统计量方法对分词结果进行特征提取,对传统的TF-IDF加权公式进行了一些改进(称之为:ETF-IDF),运用资源优化神经网络RON(Resource-optimizing Networks)构建分类器。在复...
关键词：文本分类 CHI统计量 RON 资源优化神经网络 
基于交叉覆盖算法的蛋白质二级结构预测方法
《电脑知识与技术》2009年第1期206-207,共2页张燕平 章晶 徐庆鹏 朱远枫 
国家重点基础研究973计划项目（2004CB318108,2007CB311003）,国家自然科学基金项目（60675031）,安徽大学211工程学术创新团队安徽大学人才队伍建设经费资助
蛋白质二级结构预测在蛋白质空间结构预测中起着承上启下的重要作用。近年来，大量的方法应用于二级结构预测中，其中，神经网络算法效果较好。但是，由于传统的神经网络存在结构复杂、学习速度慢、运行效率低、处理海量数据困难的缺陷...
关键词：交叉覆盖算法 蛋白质二级结构 Profile编码 
基于改进的ReliefF算法的神经网络集成分类模型被引量：1
《电脑知识与技术》2009年第3期1699-1700,共2页朱远枫 章晶 史娜 
基金项目：973计划（国家重点基础研究）（三级课题）《基于商空间的（从数据中）自动获取信息的构造性算法的研究》（2004CB318108）
为进一步提高集成学习中各个神经网络的差异性，该文采用了一种改进的特征选择方法一基于概率抽样的ReliefF算法，并将其引入到集成所用的Bagging方法中。实验结果表明，该文提出的基于改进的KelietT算法的神经网络集成分类模型的泛化...
关键词：特征选择 RELIEFF算法 神经网络集成 差异性 
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